MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3095274406 · doi:10.7202/1071932ar

SOGI 1 2 3 et son lecteur idéal : une analyse du discours social

2020· article· fr· W3095274406 sur OpenAlexaffvenueabout
Hasheem Hakeem

Notice bibliographique

RevueCahiers franco-canadiens de l Ouest · 2020
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le cadre de cet article, nous proposons une analyse du discours social autour de SOGI 1 2 3 (« Sexual Orientation and Gender Identity »), un programme élaboré en 2016 par le Ministère de l’Éducation de la Colombie-Britannique afin de promouvoir la valorisation, le respect et l’inclusion de la diversité sexuelle et de genre au sein des écoles publiques et privées. Cependant, bien que le ministère de l’Éducation ait développé SOGI 1 2 3 dans le but de protéger les droits et libertés des personnes LGBTQ2+ et de contrer l’homophobie et la transphobie, une analyse de son discours révèle plutôt qu’il vise d’abord et avant tout un destinataire hétéronormé et binaire. En nous appuyant sur la notion de communautés interprétatives développée par Stanley Fish, nous montrons que le ministère de l’Éducation tend à ménager les susceptibilités de ce lecteur idéal. Ce faisant, il ne s’attaque pas de front à l’homophobie et à la transphobie, ce qui constitue une contradiction entre son discours, qui se veut ouvert, et les lois canadiennes destinées à protéger les personnes LGBTQ2+.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCahiers franco-canadiens de l OuestMême sujetLGBTQ Health, Identity, and PolicyTravaux en français237 207